Módulo 1: Obtener y dar forma a los datos.
• Laboratorio: Obtener los datos.
Módulo 2: Modelado básico de datos.
• Laboratorio: Crear dimensiones, hechos y dar forma a los datos.
Módulo 3: Primeros pasos con M (Power Query Language).
• Laboratorio: Creando relaciones.
Módulo 4: Comprender los operadores lógicos.
Módulo 5: Introducción a DAX.
• Laboratorio: Creación de columnas y medidas.
Módulo 6: Trabajando con funciones - Función DAX CALCULATE y más.
• Laboratorio: Trabajar con funciones.
Módulo 7: Modelado con las mejores prácticas de Power BI y DAX Modelado de datos, técnicas de optimización.
• Laboratorio: Optimización del rendimiento y uso de la función CALCULAR.
Módulo 8: Resumen, encuesta y preguntas. |
Este curso de un día cubrirá el uso de Power BI Desktop para importar y dar forma a datos de una variedad de fuentes. También recorrerá las capacidades de Power BI que puede utilizar para mejorar el modelo de datos para los usuarios de su empresa. El curso cubre aspectos clave de cómo crear un gran modelo de datos para satisfacer las necesidades de su negocio, varias características de Power BI que se utilizan para mejorar los modelos de datos para que pueda crear grandes informes y una introducción a DAX para crear cálculos.
Después de completar esta capacitación, los asistentes deben poder importar datos de una variedad de fuentes de datos a Power BI, dar forma a los datos, crear el modelo de datos y escribir funciones DAX en el modelo de Power BI.
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| Requisitos previos. |
| Antes de asistir a este curso, los estudiantes deben tener: |
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Formación DIAD o experiencia laboral equivalente. |
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| Al finalizar. |
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| Podrá usar M o DAX para crear fórmulas y cálculos en un modelo de datos de Power BI Desktop. En concreto, podrá: |
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Comprender el modelo de datos de Power BI Desktop, sus componentes y esquemas más efectivos. |
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Describir conceptos de columnas y medidas calculadas.
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Crear consultas usando M.
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Crear cálculos con DAX. |
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Comprender el uso de funciones.
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Crear y optimizar un modelo de datos.
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Comprender las consecuencias de las decisiones de diseño del modelo de datos. |
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